为啥 map over 一个 iterable 返回一个一次性的 iterable？

Posted 2023-02-22

【中文标题】为啥 map over 一个 iterable 返回一个一次性的 iterable？

【英文标题】：Why does map over an iterable return a one-shot iterable?为什么 map over 一个 iterable 返回一个一次性的 iterable？

【发布时间】：2017-08-25 08:10:09

【问题描述】：

为什么map 使用可以多次迭代的对象调用时不返回也可以多次迭代的对象？我认为后者更合理。

我的用例是我有很多data，所以它只能被迭代。 map（理论上）非常适合在 data 上进行操作，因为它很懒惰。但是在下面的示例中，我希望长度两次都相同。

iterable = [1,2,3,4]  # this can be iterated repeatedly
m = map(lambda x:x**2, iterable) # this again should be iterable repeatedly
print(len(list(m))) # 4
print(len(list(m))) # 0

如何映射可迭代结构并返回可迭代结构？

编辑： 这是一个imho应该如何工作的例子，展示了惰性评估：

def g(): 
    print('g() called')

data = [g, g]

# map is lazy, so nothing is called
m = map(lambda g: g(), data)
print('m: %s' % len(list(m))) # g() is called here
print('m: %s' % len(list(m))) # this should work, but doesnt

# this imap returns an iterable
class imap(object):
    def __init__(self, fnc, iterable):
        self.fnc = fnc
        self.iterable = iterable
    def __iter__(self):
        return map(self.fnc, self.iterable)

# imap is lazy, so nothing is called
im = imap(lambda g: g(), data)    
print('im: %s' % len(list(im))) # g() is called here
print('im: %s' % len(list(im))) # works as expected

【问题讨论】：

如果你需要使用len，那么为什么不直接使用列表解析呢？它同样懒惰并产生永久性结果。如果您需要len 但真的想使用map，只需在输入上调用len 而不是map 的输出。

如果您希望能够反复迭代它，为什么不然后使用列表？还是只使用列表推导？

例如，可能它消耗了太多的内存。很确定len只是作为一个例子来表明它不能被消费两次。

【参考方案1】：

为什么当使用可以多次迭代的对象调用map时不返回也可以多次迭代的对象？

因为没有接口告诉一个对象是否可以重复迭代。 map 无法判断它正在迭代的事物是否支持重复迭代，除非 map 设法以某种方式确定此信息并发明一个 API 将其公开给用户，否则 map 用户将无法判断他们的map 对象是否支持重复迭代。

此外，随着重复迭代，需要重复函数评估或缓存结果（但如果您要缓存结果，为什么要重新设计 map 以返回一个迭代器呢？）。重复的函数评估效率低下，有潜在的危险，而且通常不是用户想要的。如果用户想再次迭代，最好让用户显式重复map 调用或显式调用list。

如果map 对象总是只是迭代器，那就更简单了。

【讨论】：

澄清一下：x is iter(x) 可用于确认一个可迭代对象不可 可重复，但您 can't prove the converse。

@ZeroPiraeus：问题中甚至还有一个反例：问题自己的imap 类有x is not iter(x)，但仅在底层可迭代支持的情况下才支持重复迭代。

第一段是我的问题的答案——在 python 集合中是不可能的。您的第二点是权衡所有其他实现映射的语言（Haskell、Java、Scala、Closoure 等）必须以某种方式面对和解决。我找到了 PyFunctional 库，它似乎可以满足我的需要。